李子奈計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第三版課件-緒論

第一章緒論§1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)§1.2經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的建模步驟§1.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用1可編輯ppt關(guān)于緒論○緒論是課程的綱?！饘W(xué)好緒論，可以說(shuō)學(xué)好了課程的一半。參觀一個(gè)城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看模型，后走進(jìn)每一個(gè)房間。各起一半作用?！鹁w論課的目的：了解課程的性質(zhì)和在課程體系中的地位；了解課程完整的內(nèi)容體系和將要講授的內(nèi)容；了解課程的重點(diǎn)和難點(diǎn)；了解課程的學(xué)習(xí)方法；介紹課程中不講的但是必須了解的課程內(nèi)容。○不必全懂，只需似懂非懂。2可編輯ppt§1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系四、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科3可編輯ppt一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科○20世紀(jì)20年代末30年代初誕生1926年挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家R.Frish提出Econometrics1930年成立世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)1933年創(chuàng)刊《Econometrica》○20世紀(jì)40、50年代的大發(fā)展和60年代的擴(kuò)張○20世紀(jì)70年代的批評(píng)和反思○20世紀(jì)70年代末以來(lái)非經(jīng)典（現(xiàn)代）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展4可編輯ppt名稱Econometrics計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)5可編輯ppt定義“用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事；它也不同于我們所說(shuō)的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語(yǔ)。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō)，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來(lái)，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?！?可編輯ppt消費(fèi)=346+0.728收入數(shù)據(jù)來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)，線性關(guān)系來(lái)自經(jīng)濟(jì)學(xué)，數(shù)量關(guān)系來(lái)自數(shù)學(xué)。三者結(jié)合建立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。

簡(jiǎn)單的例子7可編輯ppt在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中占據(jù)極重要的地位克萊因（R.Klein）：“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”。薩繆爾森（P.Samuelson）：“第二次大戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的時(shí)代”。8可編輯ppt中國(guó)經(jīng)濟(jì)類本科生核心課程《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》與《微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)》一起成為各國(guó)高校經(jīng)濟(jì)類學(xué)生的核心課程。1998年7月，教育部高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)成立，在第一次會(huì)議上，討論并確定了高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)門類各專業(yè)的8門共同核心課程，其中包括《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》。將《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》首次列入經(jīng)濟(jì)類專業(yè)核心課程，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科教學(xué)走向現(xiàn)代化和科學(xué)化的重要標(biāo)志，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)人才培養(yǎng)質(zhì)量產(chǎn)生了重要影響。9可編輯ppt課程深受學(xué)生歡迎以清華為例：被歷年畢業(yè)生（本、研）列為“最受歡迎”的課程高校調(diào)查：被重點(diǎn)大學(xué)經(jīng)濟(jì)類學(xué)生列為“最重要”的課程人才深受社會(huì)歡迎10可編輯ppt應(yīng)用研究廣泛開展以《經(jīng)濟(jì)研究》發(fā)文數(shù)量對(duì)比為例1984—2006年3143篇論文的統(tǒng)計(jì)分析11可編輯ppt應(yīng)用研究廣泛開展以《經(jīng)濟(jì)研究》發(fā)文數(shù)量對(duì)比為例12可編輯ppt應(yīng)用領(lǐng)域廣闊以《經(jīng)濟(jì)研究》發(fā)文為例13可編輯ppt為什么？科學(xué)研究觀察（偶然、個(gè)別、特殊）假設(shè)（理論、模型）檢驗(yàn)（實(shí)驗(yàn)、預(yù)測(cè)、回歸）發(fā)現(xiàn)（必然、一般、普遍）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)14可編輯ppt為什么？方法論實(shí)證方法經(jīng)驗(yàn)方法回歸方法“實(shí)事求是”15可編輯ppt二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

模型物理模型幾何模型數(shù)學(xué)模型模擬模型數(shù)學(xué)模型經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型……16可編輯ppt經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型理論模型經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型投入產(chǎn)出分析模型經(jīng)濟(jì)控制論模型……17可編輯ppt計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(EconometricModel)截面數(shù)據(jù)模型(CrossSectionalDataModel)時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型(TimeSeriesDataModel)綜合截面和時(shí)序數(shù)據(jù)模型(PanelDataModel)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在經(jīng)濟(jì)分析中的地位經(jīng)濟(jì)理論分析（行為分析）→數(shù)理分析→數(shù)量分析（主要是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析）18可編輯ppt三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系

各種分類廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)初、中、高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)19可編輯ppt△廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是利用經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)定量研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法的統(tǒng)稱，包括回歸分析方法、投入產(chǎn)出分析方法、時(shí)間序列分析方法等。狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，也就是我們通常所說(shuō)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，以揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的因果關(guān)系為目的，在數(shù)學(xué)上主要應(yīng)用回歸分析方法。本課程中的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，就是狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。20可編輯ppt△初、中、高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)初級(jí)以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和經(jīng)典的線性單方程模型理論與方法為主要內(nèi)容；中級(jí)以用矩陣描述的經(jīng)典的線性單方程模型理論與方法、經(jīng)典的線性聯(lián)立方程模型理論與方法，以及傳統(tǒng)的應(yīng)用模型為主要內(nèi)容；高級(jí)以非經(jīng)典的、現(xiàn)代的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論、方法與應(yīng)用為主要內(nèi)容。本課程定位于中級(jí)水平上，適當(dāng)引入高級(jí)的內(nèi)容。21可編輯ppt△理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以介紹、研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與方法為主要內(nèi)容，側(cè)重于理論與方法的數(shù)學(xué)證明與推導(dǎo)，與數(shù)理統(tǒng)計(jì)聯(lián)系極為密切。除了介紹計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、普遍應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計(jì)方法與檢驗(yàn)方法外，還研究特殊模型的估計(jì)方法與檢驗(yàn)方法，應(yīng)用了廣泛的數(shù)學(xué)知識(shí)。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則以建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為主要內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)應(yīng)用模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，側(cè)重于建立與應(yīng)用模型過(guò)程中實(shí)際問(wèn)題的處理。本課程是二者的結(jié)合。22可編輯ppt△經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（ClassicalEconometrics）一般指20世紀(jì)70年代以前發(fā)展并廣泛應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

R.Frish創(chuàng)立

T.Haavelmo建立了它的概率論基礎(chǔ)

L.R.Klein成為其理論與應(yīng)用的集大成者23可編輯ppt經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型包括:單方程模型(SingleEquationModel)聯(lián)立方程模型(SimultaneousEquationsModel)以線性模型為主要形式24可編輯ppt經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)定理論可以概括為：依據(jù)某種已經(jīng)存在的經(jīng)濟(jì)理論或者已經(jīng)提出的對(duì)經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律的某種解釋設(shè)定模型的總體結(jié)構(gòu)和個(gè)體結(jié)構(gòu)，即模型是建立在已有的經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律假設(shè)的基礎(chǔ)之上的；引進(jìn)概率論思想作為模型研究的方法論基礎(chǔ)，選擇隨機(jī)聯(lián)立線性方程組作為模型的一般形式；模型的識(shí)別、參數(shù)的估計(jì)、模型的檢驗(yàn)是主要的技術(shù)問(wèn)題；以模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度作為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹饕獦?biāo)準(zhǔn)。25可編輯ppt對(duì)經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的批判—Lucas批判Lucas(1976)、Sarget(1976)、Sims(1980)Lucas(1976):使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)政策的變化所產(chǎn)生的效用是不可信的。其實(shí)質(zhì)是提出了結(jié)構(gòu)模型模型參數(shù)是否隨時(shí)間變化的問(wèn)題。Sarget(1976)：以貨幣政策為例，重新解析了Lucas批判。結(jié)構(gòu)模型對(duì)于評(píng)價(jià)政策似乎是無(wú)能為力的。Sims(1980)：為使結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別而施加了許多約束，這些約束是不可信的。建議采用向量自回歸（VAR）模型而避免結(jié)構(gòu)約束問(wèn)題。關(guān)于模型設(shè)定：經(jīng)濟(jì)學(xué)理論不足以指導(dǎo)如何設(shè)定模型，以及保證模型設(shè)定的正確性。26可編輯ppt對(duì)經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的批判的背景20世紀(jì)70年代的世界經(jīng)濟(jì)滯漲石油危機(jī)利率自由化管理浮動(dòng)匯率關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)政策有效性的爭(zhēng)論以弗里德曼為代表貨幣主義的固定規(guī)則以盧卡斯、薩金特、華萊士等為代表新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)第一代的貨幣政策無(wú)效以基德蘭德、普利斯科特等為代表新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)第二代的財(cái)政政策無(wú)效新凱恩斯主義的貨幣政策連續(xù)性27可編輯ppt非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一般指20世紀(jì)70年代末以來(lái)發(fā)展的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、方法及應(yīng)用模型，也稱為現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要包括：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(Microeconometrics)非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(NonparametricEconometrics)時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(Time-SeriesEconometrics

)PanelDataEconometrics動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(DynamicEconometrics)28可編輯ppt本課程以經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為主，適當(dāng)引入一些簡(jiǎn)單的、應(yīng)用較多的現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法。理由：一方面，從理論方法角度，經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法是非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的基礎(chǔ)；另一方面，從應(yīng)用的角度，經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型仍然是目前應(yīng)用最為普遍的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。29可編輯ppt《經(jīng)濟(jì)研究》1984-2004年發(fā)表的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究論文中，經(jīng)典單方程模型占64%30可編輯pptAER1984-2004年發(fā)表的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究論文中，經(jīng)典單方程模型占80%31可編輯ppt△微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)于2000年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)公報(bào)中正式提出。集中于“對(duì)個(gè)人和家庭的經(jīng)濟(jì)行為進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析”?！霸牧鲜俏⒂^數(shù)據(jù)”，微觀數(shù)據(jù)表現(xiàn)為截面數(shù)據(jù)和penal數(shù)據(jù)。赫克曼（J.Heckman）和麥克法登（D.McFaddan）作出原創(chuàng)性貢獻(xiàn)。內(nèi)容主要包括penal數(shù)據(jù)模型的理論方法、離散選擇模型的理論方法、選擇性樣本模型的理論方法。32可編輯ppt宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名稱由來(lái)已久，但是它的主要內(nèi)容和研究方向發(fā)生了變化。經(jīng)典宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法，建立宏觀經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)?，F(xiàn)代宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究方向：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)、協(xié)整理論以及動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。33可編輯ppt四、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義看從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國(guó)家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位看從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別看從建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過(guò)程看從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)看34可編輯ppt△諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)61位獲獎(jiǎng)?wù)咧?0位直接因?yàn)閷?duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的貢獻(xiàn)而獲獎(jiǎng)

1969R.FrishJ.Tinbergen1973W.Leotief1980L.R.Klein1984R.Stone1989T.Haavelmo2000J.J.HeckmanD.L.McFadden2003R.F.EngleC.W.J.Granger近20位擔(dān)任過(guò)世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)30余位左右在獲獎(jiǎng)成果中應(yīng)用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)35可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1969

"forhavingdevelopedandapplieddynamicmodelsfortheanalysisofeconomicprocesses"RagnarFrischNorwayJanTinbergentheetherlands36可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1973

"forthedevelopmentoftheinput-outputmethodandforitsapplicationtoimportanteconomicproblems"WassilyLeontiefUSA37可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1980

"forthecreationofeconometricmodelsandtheapplicationtotheanalysisofeconomicfluctuationsandeconomicpolicies"LawrenceR.KleinUSA38可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1984

"forhavingmadefundamentalcontributionstothedevelopmentofsystemsofnationalaccountsandhencegreatlyimprovedthebasisforempiricaleconomicanalysis"RichardStoneGreatBritain39可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1989

"forhisclarificationoftheprobabilitytheoryfoundationsofeconometricsandhisanalysesofsimultaneouseconomicstructures"TrygveHaavelmoNorway40可編輯ppt經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)創(chuàng)立建立第1個(gè)應(yīng)用模型建立概率論基礎(chǔ)發(fā)展數(shù)據(jù)基礎(chǔ)發(fā)展應(yīng)用模型TinbergenFrischHaavelmoStoneKlein建立投入產(chǎn)出模型Leontief41可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000

"forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingselectivesamples”JamesJHeckmanUSA42可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000

"forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingdiscretechoice"DanielLMcFaddenUSA43可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2003

"formethodsofanalyzingeconomictimeserieswithcommontrends(cointegration)"

CliveW.J.GrangerUK44可編輯pptTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2003

"formethodsofanalyzingeconomictimeserieswithtime-varyingvolatility(ARCH)"RobertF.EngleUSA45可編輯ppt非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀計(jì)量：選擇性樣本模型微觀計(jì)量：離散選擇模型時(shí)間序列：協(xié)整理論—現(xiàn)代宏觀計(jì)量時(shí)間序列：ARCH—現(xiàn)代金融計(jì)量EngleHeckmanMcFaddenGranger46可編輯ppt§1.2建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)

一、理論模型的設(shè)計(jì)

二、樣本數(shù)據(jù)的收集

三、模型參數(shù)的估計(jì)

四、模型的檢驗(yàn)

五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素47可編輯ppt一、理論模型的建立建立理論模型包括4項(xiàng)任務(wù)：確定模型包含的變量確定模型的數(shù)學(xué)形式確定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的概率分布特性擬定模型中待估計(jì)參數(shù)的理論期望值區(qū)間Y為被解釋變量(explainedordependentvariable)X為解釋變量(explanatoryorindependentvariables)48可編輯ppt⑴確定模型包含的變量在確定了被解釋變量后，如何選擇和選擇哪些解釋變量？依據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論——理論導(dǎo)向。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的“理性”、“最優(yōu)”——實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的非理性、非最優(yōu)。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論強(qiáng)調(diào)“簡(jiǎn)單”——計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型強(qiáng)調(diào)“一般”。對(duì)于同一個(gè)研究對(duì)象，不同的研究者依據(jù)不同的先驗(yàn)理論，就會(huì)設(shè)定不同的模型。模型具有結(jié)構(gòu)關(guān)系不變性。破壞了模型隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的“源生性”。49可編輯ppt在時(shí)間序列數(shù)據(jù)樣本下可以應(yīng)用協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等方法——數(shù)據(jù)導(dǎo)向。例如，消費(fèi)總額和GDP之間的協(xié)整分析，金融深化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的因果關(guān)系。經(jīng)濟(jì)關(guān)系與數(shù)據(jù)關(guān)系的不對(duì)稱性：數(shù)據(jù)關(guān)系只是經(jīng)濟(jì)關(guān)系的必要條件，不是充分條件。分析經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的動(dòng)力學(xué)關(guān)系——關(guān)系論導(dǎo)向。從關(guān)系論的角度看，主體的任何行為，都應(yīng)在主體和其身處的環(huán)境之間尋找原因。經(jīng)濟(jì)主體與其身處的環(huán)境之間的動(dòng)力學(xué)過(guò)程，是真正的數(shù)據(jù)生成過(guò)程。50可編輯ppt不遺漏顯著的變量。從“一般”開始，逐漸剔除不顯著變量；從“簡(jiǎn)單”開始，逐漸引入其它變量。前者思路正確，后者容易遺漏顯著的變量?？紤]數(shù)據(jù)的可得性。注意因素和變量之間的聯(lián)系與區(qū)別?？紤]入選變量之間的關(guān)系。要求變量間互相獨(dú)立。51可編輯ppt⑵確定模型的數(shù)學(xué)形式利用經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)的成果根據(jù)樣本數(shù)據(jù)作出的變量關(guān)系圖選擇可能的形式試模擬⑶擬定模型中待估計(jì)參數(shù)的理論期望值區(qū)間符號(hào)、大小、關(guān)系

例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品價(jià)格)+δln(其它商品價(jià)格)+ε

其中α、β、γ、δ的符號(hào)、大小、關(guān)系52可編輯ppt以下的討論僅以經(jīng)典多元線性回歸模型(ClassicalMultipleLinearRegressionModel)為對(duì)象：53可編輯ppt二、樣本數(shù)據(jù)的收集⑴幾類常用的樣本數(shù)據(jù)Cross-sectionalDataTime-seriesDataPanelData54可編輯pptCross-sectionalDataStochasticSamplingData經(jīng)典計(jì)量模型理論以該類數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)LimitedSamplingDataSelectiveSamplingDataTruncationDataCensoredDataDurationData

DiscreteDataDiscreteChoiceDataCountData對(duì)于這些類型的數(shù)據(jù)，經(jīng)典模型不再適用。導(dǎo)致微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法的發(fā)展。55可編輯pptTime-seriesDataStationaryTimeSeries適合于經(jīng)典計(jì)量模型NonstationaryTimeSeries實(shí)際的時(shí)間序列往往是非平穩(wěn)的。不進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)而采用經(jīng)典模型是主要的錯(cuò)誤類型。導(dǎo)致現(xiàn)代時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展56可編輯pptPanelData只有在特殊情況下適合采用經(jīng)典計(jì)量模型。不經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)而濫用經(jīng)典模型是主要的錯(cuò)誤類型之一。形成了獨(dú)立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分支。57可編輯ppt⑵數(shù)據(jù)質(zhì)量完整性準(zhǔn)確性可比性一致性58可編輯ppt三、模型參數(shù)的估計(jì)⑴各種模型參數(shù)估計(jì)方法LS,LeastSquaresEstimationOLS,GLS,2SLS,3SLSNLSML,MaximumLikelihoodEstimationML,LIML,FILMMM,MethodofMomentsIV,GMM59可編輯ppt⑵如何選擇模型參數(shù)估計(jì)方法需要對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別和檢驗(yàn)，然后確定估計(jì)方法⑶關(guān)于應(yīng)用軟件的使用課堂教學(xué)結(jié)合Eviews能夠熟練使用一種60可編輯ppt四、模型的檢驗(yàn)⑴經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

根據(jù)擬定的符號(hào)、大小、關(guān)系，對(duì)參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性進(jìn)行判斷。例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價(jià)格)+0.8ln(其它商品價(jià)格)ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價(jià)格)+0.8ln(其它商品價(jià)格)ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品價(jià)格)+0.8ln(其它商品價(jià)格)錯(cuò)！為什么？61可編輯ppt⑵統(tǒng)